Inferência Estatística

Objetivos

Esta unidade curricular visa estender os conhecimentos adquiridos em Estatística e Distribuições de Probabilidade (UC anteriormente designada Estatística I), bem como fornecer aos alunos conhecimentos teóricos e práticos relativos a metodologias de inferência estatística paramétrica mais avançadas. O conteúdo programático da unidade curricular compreende instrumentos de inferência estatística como as estatísticas, os estimadores e as distribuições de amostragem, a estimação pontual e por intervalos, e os testes de hipóteses. São igualmente tratados alguns aspetos de distribuições assintóticas. Os alunos devem ficar a conhecer os estimadores pontuais e as suas propriedades, construir intervalos de confiança e realizar testes de hipóteses relativamente a vários parâmetros populacionais: valor médio, variância, diferença de valores médios, quociente de variâncias, proporção, diferença entre proporções. É também introduzida a análise de variância. Os alunos devem ficar a saber claramente as condições de aplicabilidade de cada procedimento estatístico.

Caracterização geral

Código

100161

Créditos

6.0

Professor responsável

Ana Cristina Marinho da Costa

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Língua de ensino: Inglês.

Para que os objetivos propostos possam ser alcançados com sucesso, os alunos devem possuir conhecimentos de Estatística e Distribuições de Probabilidade, Matemática I e Matemática II.

Bibliografia

Pedrosa, A. C., Gama, S. M. A. (2004). Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. Porto: Porto Editora.

Murteira, B., Ribeiro, C.S., Silva, J.A., Pimenta, C. (2010). Introdução à Estatística. Lisboa: Escolar Editora.

Extra reading bibliography:

Newbold, P., Carlson, W. L., Thorne, B. (2013). Statistics for Business and Economics. 8th edition, Boston: Pearson, https://ebookcentral.proquest.com/lib/novaims/detail.action?docID=5174169 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Mariappan, P. (2019). Statistics for Business. New York: Chapman and Hall/CRC, https://doi.org/10.1201/9780429443244 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Wilks, S. (1948). Elementary Statistical Analysis. Princeton, New Jersey: Princeton University Press. https://www.jstor.org/stable/j.ctt183q2d4 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Afonso, A., Nunes, C. (2011). Estatística e Probabilidades. Aplicações e Soluções em SPSS, Escolar Editora.

Carvalho, A. (2015). Exercícios de Excel para Estatística. Lisboa: FCA ¿ Editora de Informática.

Hogg, R. V., Tanis, E. A. (2001). Probability and Statistical Inference. 6th edition, New Jersey: Pearson/Prentice-Hall.

Método de ensino

A unidade curricular é baseada em aulas teóricas e práticas. Serão aplicadas diversas estratégias de ensino, incluindo exposição e demonstrações com apresentação de slides, aplicações passo a passo (com e sem software), perguntas e respostas, utilização de ferramentas de gamificação. As sessões incluem apresentação de conceitos e metodologias, resolução de exemplos, discussão e interpretação de resultados. A componente prática está orientada para a resolução de problemas e exercícios, incluindo a discussão e interpretação de resultados. É igualmente proposto um caderno de exercícios que deverão ser resolvidos com trabalho individual fora das aulas.

Método de avaliação

ÉPOCA NORMAL (1ª época): 5 quizzes / mini testes (5%), 1º teste (25%; sobre UA1), 2º teste (25%; sobre UA2 e UA3), exame (45%; sobre toda a matéria, mas mais focado na UA4 e UA5).

ÉPOCA DE RECURSO (2ª época): exame final (100%).

ÉPOCA ESPECIAL: exame final (100%).

REGRAS:

- Para aprovação em 1ª época é necessária a obtenção de uma nota mínima de 8 valores no exame.

- Para a realização dos testes/exame os alunos devem munir-se do formulário e das tabelas das distribuições disponibilizados no Moodle, e de uma máquina calculadora científica. Não são autorizadas máquinas calculadoras gráficas.

- Cada quiz incide sobre uma unidade de aprendizagem.

- Todos os quizzes são resolvidos no Moodle.

- Os quizzes são resolvidos durante as aulas ou fora do horário de aulas.

- Os alunos são informados antecipadamente do horário disponível para a resolução do(s) quiz(zes) fora do horário de aulas.

Conteúdo

A unidade curricular está organizada em 5 Unidades de Aprendizagem (UA):

UA1: DISTRIBUIÇÕES AMOSTRAIS: conceitos; Teorema do Limite Central; distribuição da média, diferença de médias, variância, quociente de variâncias, proporção, diferença de proporções.

UA2: ESTIMAÇÃO PONTUAL: método de estimação da máxima verosimilhança; propriedades dos estimadores.

UA3: ESTIMAÇÃO POR INTERVALOS: intervalos de confiança para a média, diferença de médias, variância, quociente de variâncias, proporção, diferença de proporções.

UA4: TESTES DE HIPÓTESES: metodologia; testes de hipótese para a média, diferença de médias, variância, quociente de variâncias, proporção, diferença de proporções, coeficiente de correlação.

UA5: ANÁLISE DE VARIÂNCIA (ANOVA): modelo de análise de variância a um fator com efeitos fixos; testes de comparação múltipla.